Los datos en la era de la IA: una guía paso a paso
¿Sabías que perdés 12 horas a la semana buscando datos? En la era de la IA, los "silos de datos" frenan a las empresas. Ezplora cómo una solución como los data lakes puede centralizar tu información y ayudar a tomar decisiones inteligentes.
La forma en que extraemos, procesamos y utilizamos los datos está cambiando rápidamente. En tiempos de incertidumbre, las soluciones de datos deben desarrollarse de forma gradual, probarse al inicio y escalarse cuando estén listas.
Las organizaciones han estado enfrentando una batalla con los datos durante años.
Muchas han tenido que lidiar con sistemas y plataformas heredadas que ya están envejeciendo. Algunas, hasta el 98% según una investigación reciente de FromAssembly, todavía dependen de la entrada manual de datos, lo que consume tiempo, esfuerzo y es propenso a errores humanos.
Incluso las organizaciones que se consideran digitalmente transformadas pueden estar inmersas en datos desorganizado que no producen información útil.
Y con el auge de la IA, hay aún más desafíos y oportunidades en el horizonte.
Un mundo nuevo de datos
Uno de los mayores cambios al hablar de datos en la actualidad, es sobre cuánto podemos recolectar, procesar e interpretar. Y todo es gracias a la IA.
Con Machine Learning y LLMs, podemos analizar franjas mucho más amplias de datos crudos y no estructurados. Y en una fracción menor de tiempo.
No es de extrañar que el análisis y la analítica de datos sea uno de los usos más populares de la IA Generativa. Según una encuesta reciente de Wharton Human-AI Research, el 62% de los líderes de negocios ya la están usando exactamente para este propósito.
La IA está evolucionando muy rápido y no podemos saber qué estaremos haciendo con nuestros datos en los próximos años. El potencial es tan enorme como impredecible.
Es por eso que es riesgoso apostar por una única, costosa y pre-empaquetada solución de datos para tu negocio.
Nuestro enfoque: personalizado, gradual, escalable
En nuestro Santex LAB, desarrollamos soluciones personalizadas y potenciadas por IA. Porque sabemos que una sola solución no puede ajustarse a todos, especialmente ahora.
Pero esa es solo una parte de la ecuación. No se trata solo de encontrar soluciones que funcionen; se trata de encontrar soluciones que crezcan junto a nuestros clientes.
Frente al panorama actual, de cambios rápidos, lo que ellos necesitarán dentro de seis meses no es necesariamente lo que creen que necesitan ahora mismo.
Entonces, ¿qué les ofrecemos a nuestros clientes? Nuestro proceso en cinco fases, desde la visión hasta una solución de IA escalada:
Envisioning: Alineamos la estrategia de IA con los objetivos corporativos, y medimos qué tan preparado está nuestro cliente en cuanto a estrategia, datos, talento y cultura.
Discovery: Identificamos oportunidades, priorizamos casos de uso de alto valor, y probamos la disponibilidad de datos, el ajuste de la tecnología, y las suposiciones de retorno de inversión.
AI sandbox: Construimos un prototipo desechable en semanas, no en meses. Y creamos demos de IA personalizadas para validar rápidamente las oportunidades de negocio y probar soluciones con impacto.
MVP launch: Enviamos una solución integral, lista para producción.
Scale the solution: Nuestras soluciones buscan optimizar y escalar procesos a través del negocio de nuestro cliente.
Al prototipar y probar ideas rápidamente, aceleramos el tiempo de llegada al mercado. Y al validar soluciones antes de una implementación a gran escala, nuestros clientes ahorran en costos iniciales y reducen riesgos a largo plazo.
En tiempos de incertidumbre, se necesita flexibilidad y adaptabilidad. Se necesitan soluciones innovadoras que, al mismo tiempo, se integren con el ecosistema y la tecnología existentes.
Por eso, la rapidez y la agilidad son la clave. Prototipa rápidamente, prueba con frecuencia y escala con confianza.
Caso de estudio: transformando el análisis de datos para un operador de comida rápida
Este fue el enfoque que tomamos para una de nuestras historias de éxito recientes: trabajamos junto a uno de los operadores de comida rápida más grandes del mundo para modernizar su infraestructura de datos.
Estaban agobiados por usar herramientas internas desarticuladas, procesos manuales que consumían mucho tiempo, y conjuntos de datos inconsistentes. Esto significaba que no tenían acceso a métricas de rendimiento confiables y en tiempo real.
¿Cómo abordamos el problema? Desde varios ángulos.
Implementamos Snowflake como un robusto almacén de datos, integramos AWS S3 para el almacenamiento del data lake, configuramos paneles de control en tiempo real en Tableau, unificamos y automatizamos la recolección de datos a través de sus operaciones, desarrollamos modelos de Machine Learning para obtener conocimientos predictivos de ventas, y más.
¿Los resultados? La calidad de los datos mejoró un 40%, el trabajo manual disminuyo un 80% y los costos de infraestructura bajaron un 20%.
Haz que los datos trabajen para vos
A lo largo de la cadena de suministro, cada paso genera datos: datos de procesos internos, datos de IoT, datos de ventas, datos de empleados, datos de logística, datos de adquisiciones…
A medida que la IA se vuelve más poderosa, están surgiendo nuevas formas de procesar, analizar y visualizar todos estos datos. Los datos que parecen inútiles hoy pueden ser fundamentales mañana.
Es por eso que es esencial preparar tu infraestructura de datos para el futuro.
Pero no se trata de encontrar una única solución. Se trata de adoptar una mentalidad flexible y estar listo para cambiar cuando surja la necesidad.
Se trata de empezar de a poco, para luego moverse con firmeza y consistencia hacia tus metas a largo plazo
